Первый проект «Рециклинг материалов и оборудования».
Суть проекта - совершенствование процессов повторного использования материалов и оборудования при горно-подготовительных работах. Добычные предприятия, исходя из производственной необходимости, закупают материалы и оборудование для обустройства новых блоков. После истощения ресурсов блоков имеющиеся материалы и оборудование не используются, однако зачастую имеют большой технический ресурс.
Проект решает эту проблему. Предприятия демонтируют отслужившее оборудование и используют его на новых блоках, не расходуя бюджет на закуп новых материалов.
С учетом внедрения принципов бережливого производства в нашей Компании и ее ДЗО, а также применения различных методов по развитию концепции по переходу к «зеленой экономике», мы совершенствуем текущие процессы. Сегодня проводится инвентаризация всех материалов и оборудования; рассматриваются все законодательные и корпоративные нормы, регулирующие данное направление; разработан соответствующий регламент, отражающий поэтапный процесс и необходимые мероприятия при учете как технической, так и бухгалтерской документации, а также ответственность работников в процессах; проанализирован коэффициент использования рециклинга и его дальнейшего увеличения без потери качества и непрерывности производственной деятельности, изучен имеющийся на предприятиях опыт проведения рециклинга для дальнейшего тиражирования в другие ДЗО компании.
В настоящее время прорабатывается создание модуля для оцифровки данных (акты обследования, демонтажа и их количество и др.) на базе корпоративной информационной системы eKAP. Данная опция позволит нам визуально отслеживать этапы реализации в диаграмме Ганта, вносить корректировки в режиме Agile и получить электронное хранилище подтверждающих документов.
Ожидаемый экономический эффект за 2020 год - 1,050 млрд тенге, с учетом вычета долей партнеров Компании. Активными участниками данного проекта среди уранодобывающих предприятий являются ТОО «СП «Инкай», АО «СП «Заречное», ТОО «СП «ЮГХК» и ТОО «Семизбай-U».
Тельман Шуриев, главный эксперт отдела механики и капитального строительства:Второй проект - «Автоматизация процесса управления и эксплуатации насосного парка на основе технологии Big Data и элементов искусственного интеллекта». В 2019 году решением Совета директоров Компании утверждена Стратегия цифровизации на 2019-2028 годы с планом, проектами и сроками их реализации.
Одним из таких проектов является новое направление в области эффективного управления производственными активами - «Предиктивный ТОиР» (Predictive maintenance). Данное направление также отражено в задаче плана стратегии компании «Применение лучших бизнес-практик в области ТОиР».
Правильная и эффективная эксплуатация установленного на предприятиях оборудования невозможна без использования современных методов, средств контроля и прогнозирования технического состояния и технологических параметров.
Основными технологическими факторами, которые негативно влияют на эффективную работу при эксплуатации насосного оборудования, являются:
время поиска неисправностей и причин отказов; планирование ремонта на основании имеющихся данных; традиционная система планово-предупредительных ремонтов, которая не учитывает фактическое технического состояние оборудования, в том время как это позволило бы сократить затраты на ремонт, уменьшить потребность в запасных частях и повысить производительность труда ремонтного персонала, качество выполнения ремонта, сократить время его проведения; высокая вероятность внезапных отказов; отсутствие объема необходимой информации для анализа фактического состояния и энергетических характеристик энергомеханического оборудования в процессе эксплуатации.При этом в большинстве случаев компания также расходуют средства на внешнее сервисное обслуживание данного энергомеханического оборудования. Многочисленные исследования показывают, что за счет правильно выстроенных механизмов цифровизации можно увеличить эффективность производства на 15-20%. Решением озвученных проблем является внедрение цифрового управления насосным оборудованием (согласно направлениям развития Индустрии 4.0).
Проведенный нами бенчмаркинг показал, что данное решение активно применяется и хорошо зарекомендовало себя в таких международных компаниях, как Rio Tinto, Catepillar, «Газпром нефть», «СиБур», «Лукойл».
Цель системы цифрового предиктивного ТОиР - повышение эффективности эксплуатации насосных установок путем получения параметров насосного оборудования онлайн (вибрация, температура, шум и т.д.), создание информационно-аналитического банка данных по прогнозированию функциональной надежности насосных установок в системе параметров надежности и критериев математических моделей и мониторингу отказов (Big Data).
После определения заданных параметров и получения накопленных данных от всевозможных датчиков цифровое решение будет предсказывать, когда та или иная часть насосного оборудования может выйти из строя (Machine learning). Это хороший инструмент для корпоративного контроля и руководителей ДЗО, так как данные параметры будут отражаться и на мобильных устройствах. Оптимальное сочетание человеческого и машинного труда не роскошь, а необходимость. Как только что-то можно оцифровать, как только мы начинаем оперировать конкретными цифрами, мы начинаем управлять этим процессом.
В настоящее время в периметре данного проекта находится три добычных предприятия, которые готовы к изменениям: ТОО «СП «Инкай», ТОО «Хорасан-U» и ТОО «ДП «Орталык».
Основные ожидаемые выгоды от проекта:
Сокращение расходов на сервисное обслуживание от 5% до 30%; Увеличение жизненного цикла дорогостоящего оборудования на 20%; Обеспечение бесперебойности производственного цикла – минимизация аварийных остановок.Третий проект - «Переход к новой модели ТОиР технологического оборудования посредством внедрения требований серии стандартов ISO 55000 и подготовка к внедрению методологии технического обслуживания, направленного на обеспечение надёжности оборудования (RCM)».
Данный проект является для нас масштабным по объему планируемой работы, так как требует большого количества времени и ресурсов для анализа и перехода к новой модели ТоиР, в связи с чем плавный переход к этой системе запланирован к 2022 году.
План мероприятий данного проекта состоит из пяти разделов:
Мероприятия по подготовке к внедрению международного стандарта ISO 55000 (Управления производственными активами). Подготовка к внедрению методологии технического обслуживания, направленного на обеспечение надежности оборудования (RCM, TPM, EAM); Поиск предложений, направленный на эффективное проведение ТОиР и снижение затрат; Реализация выявленных предложений, направленных на эффективное проведение ТОиР и снижение затрат; Доработка модуля SAP PM системы SAP ERP в части подготовке и загрузки технологических карт ТОиР насосных агрегатов.Хотелось бы дать краткие пояснения для тех, кто не знаком со стандартом ISO 55000 и методологий RCM, TPM и EAM.
Международный стандарт качества ISO 55000 «Управление активами – Asset management» определяется систематическими и скоординированными действиями и практикой, через которые организация добивается оптимального и устойчивого управления активами и системой активов, связанных с ними показателей производительности, оценкой рисков и расходов на протяжении их жизненного цикла, с целью достижения организационного стратегического плана, т.е. система общего менеджмента по управлению производственными активами.
Reliability Centered Maintenance (RCM) – автоматизированный контроль за технической эффективностью, безопасностью и экономичностью эксплуатации оборудования после детального анализа исходных данных. На основе этого анализа для каждой части оборудования выбирается подходящий с точки зрения экономии и надёжности тип технического обслуживания. Основатель направления - компания Boeing. Международная практика показывает, что использование данной методологии снижает затраты на 20%.
TPM - (Total Productive Maintenance) - концепция менеджмента производственного оборудования, нацеленная на повышение эффективности технического обслуживания.
EAM – (Enterprise asset management), систематическая и скоординированная деятельность организации, нацеленная на оптимальное управление физическими активами и режимами их работы, рисками и расходами на протяжении жизненного цикла оборудования.
Поставленные задачи реализует ТОО «СП «Инкай». Работники, участвующие в данном проекте, имеют высокий уровень компетенций и вовлеченности.
Ожидаемый экономический чистый эффект от реализации инициативы только от перехода на новую модель в конце 2021 года - 100 млн тенге. Реальная экономия ожидается после полного внедрения. Работа проводится собственными силами сотрудников ТОиР.
Повторюсь, это огромная работа и серьезный вызов для наших коллег по достижению задач. Меня всегда вдохновляла идеология компании Lenovo, которая гласит: «Не ждите, что сотрудники примут перемены, если лидеры еще не воплотили в жизнь».
Тимур Тастанбеков, главный эксперт отдела энергетики и АСУТП.Четвертый проект - «Внедрение системы мониторинга образования гололеда в ТОО «Уранэнерго»».
В зимний период в труднодоступных районах происходят перебои в подаче электроэнергии. Причинами являются обледенение линий электропередачи, порывы ветра и обрывы линий. Эти события приводят к временным остановкам производства для добычных предприятий. Происходит быстрый износ оборудования; сокращение межремонтного цикла оборудования; временная остановка производственного процесса. Все эти проблемы происходят из-за отсутствия оперативности предоставления информации об опасных гололедных нагрузках.
Решением данной проблемы является внедрение автоматизированной информационной системы мониторинга гололедных нагрузок, которая включает в себя измерение температуры воздуха; определение направления и скорости ветра; определение появления гололеда на ЛЭП; составление прогноза изменения метеорологических параметров; сбор данных с датчиков и передача по GSM-каналу. Программа будет своевременно оповещать уровень образования гололеда на линиях электропередач, что в свою очередь позволит оперативно реагировать и минимизировать их обрывы.
Тельман Шуриев, главный эксперт отдела механики и капитального строительства:Любые кардинальные изменения влекут за собой вопросы обоснованности применения, а также неприятие текущей необходимости трансформации и негатив со стороны ДЗО по отношению к проводимым мероприятиям.
Природа людей такова, что им комфортно жить и работать по принципу: «Зачем что-то менять, если все и так хорошо?». Однако в реалиях постоянных и быстрых изменений, происходящих на мировой арене конкурентоспособных игроков, необходимо быстро адаптироваться к изменениям, которые происходят в нашей жизни, а порой необходимо смотреть в будущее для удержания текущих позиций или возможности конкурировать в бизнес-среде.
Один из приоритетов компании на 2020 год - совершенствование подходов к проводимым процессам научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ (НИОКР).
Это совершенно верное решение, которое является одним из эффективных инструментов технологической инновации, способствующих оптимизации производственных затрат и увеличению производственной эффективности наших предприятий.
К примеру, мы наблюдаем, как финансовые показатели компании Huawei достигают высоких результатов, это в том числе плоды активного инвестирования в научную деятельность. Затраты данной компании на НИОКР в 2019 году составили 15,3%, или 18,8 млрд долларов США, от всей выручки.
Конечно же, вышеуказанные показатели являются лучшими в мире, однако наша цель на ближайшие годы - максимально увеличить эффективность результатов НИОКР.
Так как я являюсь докторантом PHD по специальности «Цифровая инженерия машин и оборудования» Satbayev University, мне интересно данное направление, и я лично хотел принять участие в этих изменениях.
Департаментом научно-технологических проектов совместно с нашим производственным департаментом и структурным подразделением по цифровой трансформации проводится общая работа по изменению текущих процессов НИОКР. На сегодняшний день обновляется «Политика управления научно-технологического развития Компании» с включением новых подходов к созданию системы отбора, оценки НИОКР, включающие цифровые технологии и технологии искусственного интеллекта.
Стратегия управления научно-технологическим развитием, находится на стадии разработки, отразит приоритетность применения цифровых технологий (Big Data, Machine learning, искусственный интеллект, блокчейн, VR и AR, машинное зрение, беспилотное управление и др.) при проведении НИОКР.
Это большой шаг к изменениям, которые в свою очередь внесут определенную лепту в повышение эффективности производственного процесса компании.